第一篇：數(shù)字攝影測量課程實習報告

灰度圖像點特征提取

實習內(nèi)容

本次實習包含了兩個主要內(nèi)容，一是用Moravec算子對一幅圖像實現(xiàn)點特征提取的功能，二是利用基于相關(guān)系數(shù)的影像匹配實現(xiàn)兩幅影像的同名點匹配。在此分為兩個部分分別進行闡述。

一、Moravec算子提取特征點

1.1 實現(xiàn)原理

在以像素(c,r)為中心的w×w的影像窗口中，計算四個方向相鄰像素灰度差的平方和：

IVc,r = min {V1, V2, V3, V4}

其中k = INT(w/2)。取其中最小者作為該像素(c,r)的興趣值：

給定一經(jīng)驗閾值，將興趣值大于該閾值的點（即興趣值計算窗口的中心點）作為候選點。閾值的選擇應以候選點中包括所需要的特征點而又不含過多的非特征點為原則。

在一定大小的窗口內(nèi)（可不同于興趣值計算窗口，例如5×5像元，7×7像元或9×9像元），將候選點中興趣值不是最大者均去掉，僅留下一個興趣值最大者，該像素即為一個特征點。1.2實現(xiàn)流程

1.3 實習成果

在實習中實現(xiàn)特征點提取后，分別對計算興趣值的窗口尺寸（以下簡稱為w1），選取極值點的窗口尺寸（以下簡稱為w2）和經(jīng)驗閾值的數(shù)值進行變更，分析其特征點提取效果有什么變化。原始圖像如下圖1所示。

圖1

w1設(shè)為7，w2設(shè)為9，經(jīng)驗閾值為1000的處理結(jié)果如下圖2所示，共得到361個特征點。

圖2

接下來分別對w1，w2和經(jīng)驗閾值的數(shù)值進行變更，分析其特征點提取效果。

（1）W1增加為11，w2為9，經(jīng)驗閾值為1000,的條件下，提取到620個特征點，如下圖3所示。

圖3

（2）W1為7，w2增加為15，經(jīng)驗閾值為1000,的條件下，提取到247個特征點，如下圖4所示。

圖4

（3）W1為7，w2為9，經(jīng)驗閾值增加為1500,的條件下，提取到184個特征點，如下圖5所示。

圖5

1.4 結(jié)果分析

由Moravec算子提取特征點的結(jié)果可見，算法能夠?qū)崿F(xiàn)圖像的特征點提取，且提取效果較好。

對比圖2與圖3可知，僅更改w1值的大小，會使圖像興趣值整體增大或減小，進而影響特征點數(shù)目。

對比圖2與圖4可知，僅更改w2值的大小，會改變特征點的密集程度。增大w2，則提取極值點作為特征點的范圍更大，特征點分布更加均勻。

對比圖2與圖5可知，僅更改經(jīng)驗閾值的大小，能夠用更高條件對興趣值進行篩選，得到精度更高的特征點。

二、基于相關(guān)系數(shù)的影像匹配

2.1 實現(xiàn)原理

在左影像上提取出一定數(shù)量的特征點，然后利用相關(guān)系數(shù)法在右影像上尋找匹配點。

首先確定兩幅影像間的偏移量，進而確定對每個特征點在右影像上的搜索區(qū)域。對于左影像上的每個特征點，均利用一定大小的窗口對右影像搜索區(qū)域進行遍歷，選取相關(guān)系數(shù)值最大且大于設(shè)定的閾值的點作為該特征點對應的匹配點。

2.2實現(xiàn)流程

在實習中，共采用三種方法進行匹配。三種方法的區(qū)別在于獲取偏移量的方式不同。此處流程圖展示的是小組最初完成的匹配方法流程，通過尋找左影像特征點的最大相似度點進而確定偏移量。

由于在反復實驗的過程中發(fā)現(xiàn)這種方法適用于偏移方向單一的影像，對老師所給的u0367panLeft和u0369panRight這樣存在變形的影像對匹配效果較差。因而又不斷改進衍生出利用模板匹配獲取偏移量法和直接輸入偏移量法兩種方法。在結(jié)果分析中對這三種方法進行比較。

2.3 實習成果

（1）首先用只有水平偏移的兩幅影像進行匹配，打開左右影像如下圖6所示。

圖6

對左影像進行Moravec算子提取特征點操作，在默認條件（W1為7，w2為9，經(jīng)驗閾值為1000）下，提取到361個特征點，如下圖7所示。

圖7 對左右影像進行匹配，在默認條件（目標窗口尺寸設(shè)為3，搜索窗口高度為6，寬度為8，相關(guān)系數(shù)閾值設(shè)為0.9）下，得到338個匹配點，如下圖8所示。結(jié)果分析文件the relevant.txt建在匹配圖片文件夾下。由于左右兩幅影像僅存在水平偏移（由u0369panRight裁剪得到），相關(guān)系數(shù)均為1.0，如圖9所示。

圖8

圖9

（2）用具有斜向偏移關(guān)系的兩幅影像進行匹配。影像打開如下圖10所示。

圖10 在默認條件下對左右影像進行特征點提取，得到350個特征點，影像匹配后得到260個匹配點，如下圖11所示。

圖11 在實習中發(fā)現(xiàn)，對于由同一幅圖像裁剪得到的水平偏移和斜向偏移的兩組影像對，算法同名點匹配的效果都非常好。但是對于偏移程度相對不均勻的影像則效果很差，如老師給出的u0367panLeft和u0369panRight兩幅影像，在默認條件下對兩幅影像進行特征點提取，得到1812個特征點，同樣在默認條件下進行影像匹配，得到369個匹配點，得到的效果如下圖12所示。觀察可知得到的同名點幾乎是不匹配的。

圖12 為了改進匹配的效果，我對匹配算法中計算偏移量的部分進行了一定的修改。在此次實習中，僅考慮了對左影像提取特征點后對右影像進行匹配的策略，還有一種方法是對左右影像都提取特征點后對兩個特征點集進行匹配，由于時間有限并未實現(xiàn)。

在實習中用到的匹配算法中原是利用左影像特征點對右影像進行遍歷尋找最佳匹配點，進而確定兩幅影像的偏移量。在已知u0367panLeft影像內(nèi)容包含在u0369panRight影像內(nèi)的前提下，我將此部分算法改為將左影像作為一個模板，利用相關(guān)系數(shù)算法將其整體匹配進右影像內(nèi)，進而確定偏移量。在默認數(shù)值條件下，利用整體影像匹配進行匹配同名點得到628個匹配點，其結(jié)果如下圖13所示。匹配產(chǎn)生的結(jié)果分析文件如下圖14所示。

因此我設(shè)置了第三種匹配方法：直接輸入兩幅影像的偏移量進行同名點匹配。由于在實習中所用的偏移量是第二種方法，即影像整體匹配得到的偏移量，所以匹配效果與圖13相同，產(chǎn)生的結(jié)果分析文件亦與圖14相同。

圖13

圖14

2.4 結(jié)果分析

（1）對于尋找最大相似性點獲取偏移量法，它只需用左影像特征點對右影像進行遍歷，尋找到最大相似性點且大于0.97時即可認為找到最佳匹配點，進而利用其在右影像中的位置確定偏移量。該方法計算量小，速度較快，針對偏移方向單一的影像效果非常好（在實習中通過裁剪u0369panRight得到水平偏移和斜向偏移的兩組影像對）。但是對于偏移方向非單一的影像則匹配效果很差。

（2）對于利用模板匹配獲取偏移量法，它以左影像大小為窗口尺寸對右影像進行遍歷，尋找最大相關(guān)系數(shù)以將左影像整體匹配進右影像內(nèi)容中。這種方法適用于對同名點的偏移方向非單一的影像對進行匹配。其匹配結(jié)果對少量細節(jié)會產(chǎn)生一定程度的移位，但大體上較為準確。

這種方法雖然匹配效果會變好很多，但是計算量很大，耗時非常久。而且由于時間緊迫，在實習中只實現(xiàn)了針對左影像完全包含在右影像內(nèi)容內(nèi)的條件下的匹配，因而雖然效果較好但太不實用。

對于攝影得到的立體像對，其偏移量往往不是單一的一個方向，而是包含了各種誤差與形變。個人認為若能夠在匹配之前對影像進行幾何糾正，則匹配的精度會有進一步提高。

（3）對于直接輸入偏移量法，它免去了計算偏移量的步驟，速度會快很多。這種方法要求在進行匹配之前利用軟件或別的一些方法量測出兩幅影像的偏移量。

第二篇：數(shù)字攝影測量實習報告

數(shù)字攝影測量實習報告書

學 號：20111000684 班級序號： 113112-05 姓 名： 舒 超 指導老師： 宋 妍 成 績：

中國地質(zhì)大學（武漢）信息工程學院遙感科學技術(shù)系

2014年6月

目錄

實習一：Moravec算子點特征提取........................................................................................3 1.1 實習目的：....................................................................................................................3 1.2 實習原理：....................................................................................................................3 1.3 實習步驟以及代碼分析：............................................................................................3 1.4 結(jié)果分析：....................................................................................................................7 實習二：邊緣提取算法...........................................................................................................9 2.1 實習目的：....................................................................................................................9 2.2 實習原理：....................................................................................................................9 2.3 實習步驟以及代碼：....................................................................................................9 2.4 結(jié)果分析：..................................................................................................................11 實習總結(jié).................................................................................................................................12

實習一：Moravec算子點特征提取

1.1 實習目的：

用程序設(shè)計語言（VisualC++或者C語言）編寫一個完整的提取點特征的程序，通過對提供的圖像數(shù)據(jù)進行特征點提取，輸出提取出的點特征坐標。本實驗的目的在于讓學生深入理解Moravec算子原理。通過上機調(diào)試程序加強動手能力的培養(yǎng)，通過對實驗結(jié)果的分析，增強學生綜合運用所學知識解決實際問題的能力。

1.2 實習原理：

Moravec角點檢測算法是最早的角點檢測算法之一。該算法將角點定義為具有低“自相關(guān)性”的點。算法會檢測圖像的每一個像素，將像素周邊的一個鄰域作為一個patch，并檢測這個patch和周圍其他patch的相關(guān)性。這種相關(guān)性通過兩個patch間的平方差之和(SSD)來衡量，SSD值越小則相似性越高。

如果像素位于平滑圖像區(qū)域內(nèi)，周圍的patch都會非常相似。如果像素在邊緣上，則周圍的patch在與邊緣正交的方向上會有很大差異，在與邊緣平行的方向上則較為相似。而如果像素是各個方向上都有變化的特征點，則周圍所有的patch都不會很相似。

Moravec會計算每個像素patch和周圍patch的SSD最小值作為強度值，取局部強度最大的點作為特征點。

1.3 實習步驟以及代碼分析：

步驟流程圖如下：

程序?qū)崿F(xiàn)以及相關(guān)關(guān)鍵代碼：

voidCMy2010302590183cylView::OnMoravec()//讀取圖像以及相關(guān)算法 { //TODO:Addyourcommandhandlercodehere CMmoravecDlgdlg;dlg.DoModal();CMy2010302590183cylDoc*pDoc=GetDocument();LPSTRm_pDIB=(LPSTR)::GlobalLock((HGLOBAL)pDoc->hdib);//得到句柄內(nèi)存起始地址存放位圖數(shù)據(jù)hdib句柄變量存放BMP位圖 ::GlobalUnlock((HGLOBAL)pDoc->hdib);LPBITMAPINFOm_pBMP;//指向BITMAPINFO結(jié)構(gòu)的指針

m_pBMP=(LPBITMAPINFO)::GlobalLock(pDoc->hdib);//獲取指向BITMAPINFO結(jié)構(gòu)的指針

::GlobalUnlock((HGLOBAL)pDoc->hdib);intBitCount=m_pBMP->bmiHeader.biBitCount;DWORDWidth=::DIBWidth(m_pDIB);//獲取位圖寬 DWORDHeight=::DIBHeight(m_pDIB);//獲取位圖高

LPBYTElpData=(LPBYTE)::FindDIBBits(m_pDIB);//定義字符指針變量,原位圖指針

intWidthBytes=WIDTHBYTES(Width*BitCount);//獲取字節(jié) DWORDpixelCount=WidthBytes*Height;

intck1=dlg.c1;intck2=dlg.c2;doubleyz=dlg.m_yuzhi;DWORDr,c;INTh;double*xx=newdouble[Width*Height];intk;k=INT(ck1/2);for(r=ck1/2;r

for(c=ck1/2;c

{

doublemin,v[4]={0.0};

for(h=0;h<=ck1-1;h++)

{

v[0]+=pow((double)(*((BYTE*)(lpData+r*WidthBytes+(c-k+h)))-*((BYTE*)(lpData+(r)*WidthBytes+(c-k+1+h)))),2);//0°方向

v[1]+=pow((double)(*((BYTE*)(lpData+(r-k+h)*WidthBytes+(c+k-h)))-*((BYTE*)(lpData+(r-k+h+1)*WidthBytes+(c+k-h-1)))),2);//45°方向

v[2]+=pow((double)(*((BYTE*)(lpData+(r-k+h)*WidthBytes+(c)))-*((BYTE*)(lpData+(r-k+1+h)*WidthBytes+(c)))),2);//90°方向

v[3]+=pow((double)(*((BYTE*)(lpData+(r-k+h)*WidthBytes+(c-k+h)))-*((BYTE*)(lpData+(r-k+1+h)*WidthBytes+(c-k+h+1)))),2);//135°方向

}

min=min(min(min(v[0],v[1]),v[2]),v[3]);//求出v1,v2,v3,v4中的最小值

if(min>yz)

xx[r*Width+c]=min;

} bool*bMatrix=newbool[Width*Height];memset(bMatrix,0,Width*Height*sizeof(bool));DWORDx,y;doublemax2;boolb=false;inttempX(0),tempY(0);for(x=ck2/2;x

for(y=ck2/2;y

{

max2=0;

for(DWORDm=(x-ck2/2);m<(x+ck2/2);m++)

{

for(DWORDn=(y-ck2/2);n<(y+ck2/2);n++)

if(xx[m*Width+n]>max2)

{

max2=xx[m*Width+n];

tempY=m;

tempX=n;

b=true;

}

}

if(b)

{ bMatrix[tempY*Width+tempX]=1;}

} }

intsum=0;//特征點總數(shù)

for(DWORDi=0;i

for(DWORDj=0;j

{

if(bMatrix[i*Width+j])

{

*((BYTE*)(lpData+i*WidthBytes+j))=0;

*((BYTE*)(lpData+i*WidthBytes+j+1))=0;

*((BYTE*)(lpData+i*WidthBytes+j-1))=0;

*((BYTE*)(lpData+(i+1)*WidthBytes+j))=0;

*((BYTE*)(lpData+(i-1)*WidthBytes+j))=0;

*((BYTE*)(lpData+i*WidthBytes+j+2))=0;

*((BYTE*)(lpData+i*WidthBytes+j-2))=0;

*((BYTE*)(lpData+(i+2)*WidthBytes+j))=0;

*((BYTE*)(lpData+(i-2)*WidthBytes+j))=0;

sum++;

}

} if(sum<4000)

{

CStringstrInfo;

strInfo.Format(“特征點數(shù)%dn”,sum);

MessageBox(strInfo,“提示”,MB_OK);

}

else

{

CStringstrInfo;

strInfo.Format(“特征點數(shù)較多，請設(shè)置合理參數(shù)”);

MessageBox(strInfo,“提示”,MB_OK);

}

Invalidate();} 1.4 結(jié)果分析：

按照提示，對老師所給數(shù)據(jù)進行分析，當窗口大小設(shè)置為5*5,，閾值設(shè)置為5000的時候，對右核線影像進行分析，得到特征點43個，同時圖像分析，得出如下結(jié)果：

調(diào)整閾值和窗口大小，程序能夠正常運行，且經(jīng)過測試，結(jié)果精確度有較好的保證。

實習二：邊緣提取算法

2.1 實習目的：

熟悉Matlab環(huán)境下的編程，熟悉邊緣提取算法。

2.2 實習原理：

Sobel算子實現(xiàn)思路如下：對輸入圖像分別使用水平和垂直模板做卷積計算，對得到的兩個處理結(jié)果求平方和，該平方和與閾值的平方比較。只有當某點的兩種卷積的平方大于閾值的平方，且水平占優(yōu)（水平模板卷積結(jié)果大于垂直模板卷積的結(jié)果，且該點的卷積平方大于其左右兩點的卷積平方和）或者垂直占優(yōu)（垂直模板卷積的結(jié)果大于水平模板卷積的結(jié)果，且該點的卷積平方和大于其上下兩點的卷積平方和）時，該點的輸出結(jié)果為255，否則為0。輸出的結(jié)果為二值圖像。第一行和最后一行本來就是圖像邊界，不包括可用信息，因此相應的輸出為0，按照這個思路課題編寫了相應的Sobel算子實現(xiàn)程序

2.3 實習步驟以及代碼：

2.4 結(jié)果分析：

原圖像 sobel邊緣提取

實習總結(jié)

本次實習過程中，根據(jù)自身實際情況，我選擇使用vc環(huán)境下的編程完成實習，而沒有采用Matlab環(huán)境下的編程。在實習過程中，我熟悉了sobel算法以及Moravec算子，在程序調(diào)試的過程中，我認識到任何算法都有其局限性，比如說本次實習過程中，sobel算子的邊緣提取就將許多的噪音提取了出來，導致邊緣特征提取的不準確性。本次實習讓我認識到了編程能力的重要性，學會編寫基本的代碼來實現(xiàn)基本的算法，能讓我們擺脫軟件已有算法的束縛，更多的按照需要來實現(xiàn)一些步驟。

總體來說，本次實習還是很成功的，讓我認識到，在以后的學習生活中,我認識到,應該把理論和實踐結(jié)合起來,多鍛煉自己的動手能力,好好把握住每一次實習的機會.

第三篇：數(shù)字攝影測量實習報告

實習報 告

實習名稱： 班 姓 級: 名: 數(shù)字攝影測量實習09 測繪一班 劉勝 實驗室 x5504 實習地點：

實習指導教師: 龔濤 實習時間： XX.9XX.10 西南交大地學學院

： 一 lps 簡述

lps 工程管理器是一個基于 windows 的綜合數(shù)字攝影測量軟件包，可 以對來 自不同類型的航空遙感相機及衛(wèi)星傳感器的圖像進行快速和精確地 三角測量和 正射校正，與傳統(tǒng)的三角測量和正射校正相比，可以極大的減少費用 和時間可 以處理各種各樣的圖像數(shù)據(jù)，諸如來自不同的攝影相機、不同的衛(wèi)星 傳感器、不同的航空 gps 數(shù)據(jù)等，處理過程涉及很多不同類型的幾何模型。

二、數(shù)字攝影測量處理過程 1 創(chuàng)建 lps 工程文件 2 向 lps 工程加載圖像 3 刺點 自動量測圖像同名點 5 執(zhí)行航空三角測量 dtm+等高線 dtm+等高線 6 圖像正攝校正處理 處理前 處理后 控制點坐標

三、lps 數(shù)字攝影測量系統(tǒng)的應用 leica photogrammetry suitelps 是徠卡公司最新推出的數(shù)字攝影測量及遙 感處理軟件系列。lps 為影像處理及攝影測量提供了高精度及高效能的生產(chǎn)工 具、它可以處理各種航天(最常用的包括衛(wèi)星影像 quickbird、ikonos、spot5 及 landsat 等等)及航空(掃描航片、ads40 數(shù)字影像)的各類傳感器影像定向 及空三加密，處理各種數(shù)字影像格式，黑/白、彩色、多光譜及高光譜等各類數(shù)

字影像。lps 的應用還包括矢量數(shù)據(jù)采集、數(shù)字地模生成、正射影像鑲嵌及遙感 處理，它是第一套集遙感與攝影測量在單一工作平臺的軟件系列。lps 制作 dom 的全過程如下： lps 數(shù)字攝影測量系統(tǒng)制作 dom 具體制作過程如下： 首先創(chuàng)建工程文件，選擇相機類型，設(shè)置投影參數(shù)，輸入相片參數(shù)，創(chuàng)建相 機參數(shù)，導入外方為元素;其次數(shù)據(jù)處理，內(nèi)定向，人工選擇一個點后，自動完 成內(nèi)定向。建立金字塔影像，加載控制點文件，并在圖上刺出相應的點!一般說 來，選擇 6 個均勻分布的點作為控制點，其他的設(shè)為檢查點。同名點自動匹配，三角測量，直接進行空三解算，再接著生成 tin 數(shù)據(jù);最后制作正攝影像，正 射影像拼接。拼接結(jié)束后，一般還要對影像進行勻光，消除接邊縫隙等操作!1)、創(chuàng)建 lps 工程文件 2)、向 lps 工程加載圖像 3)、定義數(shù)碼相機幾何模型 4)、自動量測圖像同名點、執(zhí)行航空三角測量 5)6)、圖像正射校正處理

四、實習基本情況 1)、erdas imagine 9.2 遙感圖像處理系統(tǒng)和數(shù)字攝影工作站上操作 2)、實習時間：第二教學周到第五教學周、上機時間：周一下午第二講課 3：50-6：15 3)4)、上機地點：x5504 地理信息系

統(tǒng)實驗室 由于我們在航空攝影測量時采用的是 canno d450 數(shù)碼相機，所以在圖像處 理的時候稍不同于攝影圖像。而且，因為在課程設(shè)計的前期階段，由于測控制點 的小組還沒有完成控制點的量測和刺點工作，還有編程小組也還沒有編程計算出 像片的內(nèi)方位元素和外方位元素，所以我們 lps 圖像處理小組暫時也還不能用 我們的實驗數(shù)據(jù)進行處理。所以我們目前只是用 erdas imagine 自帶的練習數(shù)據(jù)進行練習，然后將練習數(shù)據(jù)相片的信息給編程小組的成員檢驗他們的程序是 否正確。并且在整個課程設(shè)計的過程中，我們圖像處理小組要根據(jù)使用練習數(shù)據(jù) 得到的信息指導整個小組的工作。

五、實習體會

經(jīng)過一個月的實習對我來講收獲是非常大的，也產(chǎn)生了非常多的體會。內(nèi)業(yè)數(shù)據(jù)處理是一種重復性的勞動，需要耐心，仔細，這樣才能做好!通過實習，對以后的工作有了一定感性的認識，基本清楚了將來的工作內(nèi)容，認識到現(xiàn)在應 該充分利用空余時間，多接觸專業(yè)軟件，方便以后工作。這次實習給我最大的體 會是測繪產(chǎn)品的生產(chǎn)是一項非常繁瑣而細致的工作，作為一名測繪工作者，不僅 應該有嫻熟的操作技能，而且應該有著負責而平和的心態(tài)，立志于將畢身精力獻 給國家的測繪事業(yè)。我覺得要想成為一名優(yōu)秀的測繪工作者，不僅要把測繪當成 一門學科來學習，更要把它當成一種技能來熟悉掌握。同時本次實習對我本人的 動手能力也有很大提高。本次實習還讓我第一次感受了測繪部門的生產(chǎn)環(huán)境，這 對我也是一種激勵，它促使我以后要更加認真地學習專業(yè)知識，掌握各種技能。要想在任何一個行業(yè)里面有所作為的話都必須付出辛勤的勞動和汗水。只有能過 努力學習才能成為一名好的測繪工作者。一份耕耘一分收獲!，這應該成為我 們今后工作的座右銘。大學即將要結(jié)束了，我們也將步入新的人生崗位中在此，對在本次實習當中對我們進行細致輔導的老師表示極大的感謝和敬意，是你們耐 心的教誨和和善的態(tài)度讓我們親身感受并學會了攝影測量的過程，這對我們以后 的工作以及人生將會產(chǎn)生深遠的影響?？偠灾?，這次實習對我學習數(shù)字攝影測量有很大幫助，可以說對我以后 工作也有很大幫助，這次實習在一次次失敗后經(jīng)過總結(jié)與堅持后成功的，可謂累 并快樂著，讓我記憶深刻，對外受益匪淺。希望以后能進行更多類似方面的實習。

第四篇：攝影測量課程實習報告

《攝影測量基礎(chǔ)》實習報告

班級：

姓名：

學號：

成績：

評語：

目錄

一、模型定向..........................31、影像內(nèi)定向.......................32、相對定向...........................33、絕對定向...........................44、小結(jié)............................5

二、數(shù)字產(chǎn)品生產(chǎn).........................51、數(shù)字線劃圖（DLG）.......................52、數(shù)字高程模型（DEM）..........................63、數(shù)字正射影像（DOM）..........................6

三、實習總結(jié)..........................7

一、模型定向

1、影像內(nèi)定向

恢復相片對的內(nèi)定向元素稱為內(nèi)定向。內(nèi)方位元素即為確定物鏡后節(jié)點和相片面相對位置的數(shù)據(jù)。（包括像主點在相框坐標系中的坐標x0，y0和相片主距f。）

內(nèi)定向的目的是建立圖像坐標與框標坐標之間的轉(zhuǎn)化關(guān)系。將圖像坐標轉(zhuǎn)換到框標坐標系下，為以后的相對定向和絕對定向做準備。

在VirtuoZo NT系統(tǒng)軟件中的處理步驟如下：

1打開VirtuoZo NT系統(tǒng)，執(zhí)行命令：[文件] →[打開測區(qū)]，使用默認目○

錄下并在主目錄下新建一個測區(qū)并命名為“cehui08”。并設(shè)置影像參數(shù)如下：

加密點文件：“cehui08.pas”，控制點文件：“cehui08.ctl”，相機參數(shù)文件：“cehui08.cmr：，比例尺改為1：15000。

2引入影像（影像由教師提供），設(shè)置像素大小為0.045um，添加并處理。○

3設(shè)置相機參數(shù)。點擊[添加行]，輸入先前建立的相機參數(shù)文件：○

“cehui08.cmr”，此項操作實現(xiàn)了輸入8個框標的框標坐標系下的坐標的功能。

4執(zhí)行命令[打開測區(qū)]，新建一個測區(qū)：156-155（選擇左影像：156，右○

影像：155）。

5執(zhí)行命令[處理]→[模型定向]→[內(nèi)定向]，在窗口中調(diào)整白色十字絲的○

位置，當白色十字絲位于紅圈中心位置時，點擊“接受”，并保存退出。另外一張做相同處理。

至此內(nèi)定向結(jié)束。

2、相對定向

相對定向的目的是調(diào)整立體像對的兩張像片的相對位置關(guān)系，使同名光線對對相交，從而建立被攝目標的立體模型，該模型確定了左右兩張像片的相對位置及姿態(tài)關(guān)系。

模擬法相對定向時，利用投影器的運動使同名射線對對相交來恢復核面，投影器上的各個小螺旋的微小改變，相當于恢復了五個相對定向元素。而解析法相對定向恢復核面，需要從共面條件式出發(fā)解求出五個相對定向元素，才能建立地面立體模型。

相對定向完成的標志是模型點在統(tǒng)一的輔助坐標系中坐標UVW的求出。在軟件中的處理步驟：

在上步“內(nèi)定向”的結(jié)果的基礎(chǔ)上，在影像中右擊，在快捷菜單中選擇 “自動相對定向”，VirtuoZo NT軟件將自動進行相對定向，相對定向會產(chǎn)生很多同命像點，并顯示模型點在統(tǒng)一的輔助坐標系中坐標UVW。

3、絕對定向

解析絕對定向即利用物方控制點，以解析計算方法解求（相對定向后建立的）自由模型的絕對定向元素的過程。絕對定向元素是描述立體像對在攝影瞬間的絕對位置和姿態(tài)的參數(shù)。

絕對定向目的是將相對定向得到的自由模型進行縮放、旋轉(zhuǎn)和平移（即空間相似變換），使其達到絕對位置（即納入測圖坐標系），簡單說就是求七個絕對定向元素。相對定向僅僅是恢復了攝影時像片之間的相對位置，所建立的立體模型是一個以相對定向中的選定的像空間輔助坐標系為基準的模型。絕對定向的實質(zhì)是把相對定向后的模型點在像空間輔助坐標系中的坐標經(jīng)過三維空間相似變換得到模型點的地面攝影測量坐標系下的坐標（X，Y，Z），再經(jīng)過逆變換，得到最終的大地測量坐標，從而完成了絕對定向過程。

在絕對定向公式中含有七個據(jù)對定向元素，即：模型比例尺的縮放系數(shù)λ；兩坐標軸系的三個旋轉(zhuǎn)角Φ、Ω、Κ；坐標原點的平移量Xs、Ys、Zs。解析法絕對定向，就是利用已知的地面控制點，從絕對定向的關(guān)系式出發(fā)，解求上面七個絕對定向元素。

在VirtuoZo NT軟件中的處理步驟如下：

①在上步“相對定向”的結(jié)果的基礎(chǔ)上，首先在兩幅圖像中選擇地面控制點。執(zhí)行命令[設(shè)置]→[地面控制點]，在對話框中輸入控制點坐標文件“cehui08.ctl”，在影像中選擇四個控制點，輸入各個點的點號及坐標。

②在圖像中右擊，選擇[絕對定向]→[普通方式]。

至此使用VirtuoZo NT軟件進行內(nèi)定向、絕對定向以及相對定向的操作步驟基本完成，顯示地面控制點的坐標。

4、小結(jié)

影像的內(nèi)定向、相對定向和絕對定向是重建立體模型的三大步驟，只要恢復以上三步就可以利用已有的影像進行立體測圖。內(nèi)定向就是恢復像片對的內(nèi)方位元素，即確定攝影機主距及框標坐標?；謴陀跋竦耐夥轿辉匕▋刹剑合鄬Χㄏ蚝徒^對定向。相對定向就是恢復了像對的相對位置，通過絕對定向進一步確定模型的大小和空間方位。

二、數(shù)字產(chǎn)品生產(chǎn)

1、數(shù)字線劃圖（DLG）

數(shù)字線劃地圖(Digital Lin Graphic，DLG)是與現(xiàn)有線劃基本一致的各地圖要素的矢量數(shù)據(jù)集，且保存各要素間的空間關(guān)系和相關(guān)的屬性信息。

在數(shù)字測圖中，最為常見的產(chǎn)品就是數(shù)字線劃圖，外業(yè)測繪最終成果一般是DLG。DLG較全面地描述地表現(xiàn)象，目視效果與同比例尺一致但色彩更為豐富。DLG滿足各種空間分析要求,可隨機地進行數(shù)據(jù)選取和顯示,與其他信息疊加,可進行空間分析、決策。其中部分地形核心要素可作為數(shù)字正射影像地形圖中的線劃地形要素。

數(shù)字線劃地圖(DLG)是一種更為方便的放大、漫游、查詢、檢查、量測、疊加地圖。其數(shù)據(jù)量小，便于分層，能快速的生成專題地圖，所以也稱作矢量專題信息DTI（Digital Thematic Information）。數(shù)字線劃地圖(DLG)的技術(shù)特征為：地圖地理內(nèi)容、分幅、投影、精度、坐標系統(tǒng)與同比例尺地形圖一致。圖形輸出為矢量格式，任意縮放均不變形。

制作方法： 數(shù)字攝影測量、三維跟蹤立體測圖。在實驗中采用的數(shù)字攝影測量軟件VintuoZo系統(tǒng)的教學版。

實驗時使用VintuoZo系統(tǒng)進行數(shù)字化測圖的基本操作步驟如下：

1在主菜單中，執(zhí)行命令[測圖]→[IGS數(shù)字化測圖]。在IGS窗口中，執(zhí)○

行命令 [文件]→[新建XYZ]，輸入文件名：“cehui082”，點擊“保存”。

2執(zhí)行命令[裝載]→[立體模型]，加載制作DEM時生成的立體模型?！?/p>

3執(zhí)行命令[文件]→[設(shè)置模型邊界]，此操作可消除電腦發(fā)出的“滴滴”○

聲音。

4執(zhí)行命令[窗口]→[橫行排列]。此時在電腦窗口中將顯示兩個對話框，○

左邊為立體模型，右邊為矢量窗口。

5開始數(shù)字化測圖。內(nèi)業(yè)測圖人員須判斷影像中是什么地物。立體模型中○

各點的坐標均為三維坐標，垂直于顯示器面的是第三維坐標，對應于點的高程坐標。選擇地物地貌對應的類型圖標在左窗口中描畫地圖，相應的矢量圖形（DLG）會在右邊的矢量窗口中顯示出來。

2、數(shù)字高程模型（DEM）

數(shù)字高程模型就是用一系列地面點的平面坐標X、Y及該點的地面高程Z或?qū)傩越M成的數(shù)據(jù)陣列。地面點按照一定的格網(wǎng)形式排列，點的平面坐標X、Y可由起始原點推算而無需記錄，地面形態(tài)只用點的高程Z來表示，這種數(shù)據(jù)陣列稱為數(shù)字地面高程模型（DEM）。

建立DEM的過程就是，首先按照一定的數(shù)據(jù)采集方法，在測區(qū)內(nèi)采集一定數(shù)量的離散點的平面位置和高程，這些點稱為控制點。以這些控制點為網(wǎng)絡(luò)框架，用某種數(shù)字模型擬合，內(nèi)插出大量的高程點，以便獲取符合要求的DEM。

實驗時使用VintuoZo系統(tǒng)建立DEM的基本操作步驟如下：

1打開一個測區(qū)。執(zhí)行命令[文件]→[打開測區(qū)]，選擇測區(qū)文件“cehui08”○

添加進去。接著，執(zhí)行命令[文件] →[打開模型]，打開模型文件“cehui08.mdl”。

2執(zhí)行命令[處理]→[核線重采樣]，生成核線影像?！?/p>

3執(zhí)行命令[產(chǎn)品]→[生成DEM]→[DEM生成]?！?/p>

4執(zhí)行命令[顯示]→[立體顯示]→[透視顯示]，可顯示生成的DEM影像。○

3、數(shù)字正射影像（DOM）

數(shù)字正射影像圖是以航攝像片或遙感影像為基礎(chǔ)經(jīng)掃描處理并經(jīng)逐像元進行輻射改正、微分改正和鑲嵌，按地形圖范圍剪裁成的影像數(shù)據(jù)，并將地形要素的信息以符號、線劃、注記、公里格網(wǎng)、圖廓整飾等形式添加到該影像平面上，形成的以柵格數(shù)據(jù)形式存儲的影像數(shù)據(jù)庫。

在本實驗中，采用全數(shù)字攝影測量方法來實現(xiàn)。首先對數(shù)字影像進行內(nèi)定向、相對定向、絕對定向后，形成DEM，按反解法做單元數(shù)字微分糾正，將單片正射

影像進行鑲嵌，最后按圖廓線裁剪得到一幅數(shù)字正射影像圖，并進行地名、公里格網(wǎng)和圖廓整飾等。經(jīng)過修改后，繪制形成DOM存盤。

三、實習總結(jié)

通過本次課程實習，我學會了如何使用攝影測量軟件進行測圖，初步接觸并了解了VirtuoZo NT系統(tǒng)的特點，掌握全數(shù)字攝影測量系統(tǒng)的基本功能；了解數(shù)字攝影測量的工作流程，對數(shù)字攝影測量工作流程有個整體概念，掌握主要地圖產(chǎn)品的制作流程。

這次實習不僅是對動手能力的一次提升，更是對理論知識的一次綜合性的鞏固。雖然數(shù)字攝影測量大多數(shù)工作都是由計算機自動完成，我們只需要點擊有關(guān)的按鈕，但是這也要建立在學好理論知識的基礎(chǔ)上。我認為理論知識是實踐的前提，我們只有把理論知識學好，才能更好的促進實踐。只有在理論和實踐這兩個過程中相互作用，我們才能更好的掌握理論知識，提高自己的動手能力。

我個人覺得在實習過程中細心是非常必要的，例如在選擇同名像點（控制點）時，不仔細就有可能出現(xiàn)錯誤。所以我認為養(yǎng)成一個細心嚴謹?shù)膽B(tài)度是非常必要的，這將減少一些不必要的錯誤和損失。

第五篇：攝影測量實習報告

攝影測量實習報告

一、引言：

數(shù)字攝影測量是基于測量的基本原理，通過對所獲取的數(shù)字/數(shù)字化影像進行處理自動（半自動）提取被攝對象用數(shù)字方式表達的幾何與物理信息，從而獲得各種形式的數(shù)字產(chǎn)品和目視化產(chǎn)品，攝影測量實習報告。數(shù)字攝影測量實習實在學完《數(shù)字攝影測量學》課程之后，進行數(shù)字攝影測量操作基本技能強化的一個重要實踐環(huán)節(jié)。

二、實驗目的和要求：

1、了解數(shù)字攝影測量生產(chǎn)流程

2、掌握立體像對定向建模型過程

3、掌握數(shù)字攝影測量測圖方法

三、實驗內(nèi)容

使用JX4G全數(shù)字攝影測量軟件，按照相應的規(guī)范和規(guī)程，進行地理信息數(shù)據(jù)采集，完成全數(shù)字測圖實習。利用JX4G數(shù)字化成圖軟件測繪地形圖，具體內(nèi)容包括：像對內(nèi)定向、像對相對定向、像點坐標測量、匹配生成核線、數(shù)字地面模型（DEM）、編輯修改等高線、地形圖測圖。

四、實驗步驟

1、建模1—1 新建工程

啟動Geoway軟件，點擊“文件”→“新建工程”，在彈出的對話框中新建名為2196的工程，并指定新建工程的存儲路徑在D盤的名為0933的文件夾中。

a)點擊“工程管理”菜單，彈出其下拉菜單；

b)選擇“創(chuàng)建工程目錄”項，出現(xiàn)輸入對話框如圖22：

圖22 航片創(chuàng)建工程

c)在輸入對話框中，輸入新建的工程目錄名稱2196；然后點擊“瀏覽”，選擇所建立的目錄的保存路徑；

d)點擊“確定”，完成建立工程目錄，則在所建立的工程目錄下生成21*.ini文件——該文件記錄有關(guān)工程目錄的配置信息，實習報告《攝影測量實習報告》。

a)單擊“工程管理”菜單，彈出其下拉菜單；

b)選擇“選擇工程目錄”項，出現(xiàn)選擇路徑窗口如圖23：

圖23 航片選擇工程

c)在選擇路徑窗口中，選擇所需的目錄文件夾；

d)點擊“確定”，完成工程目錄選擇。

輸入相機信息時，點擊“工程管理”→“輸入文件”→“輸入相機文件”，彈出相機信息輸入窗口如圖24：

圖24 航片相機信息輸入

相機信息要依據(jù)相機自身的有關(guān)報告輸入。

在“焦距”欄輸入相機焦距，單位為毫米。

鼠標左鍵雙擊列表框內(nèi)部，在激活的文本條內(nèi)輸入框標坐標x和y值。

根據(jù)校正記錄讀取的變形值，設(shè)置透鏡變形參數(shù)，用與框標相同的方法輸入。

相機列表欄中，點擊“新建”按鈕創(chuàng)建新的相機文件；

點擊“確認”按鈕則在該相機文件中保存了當前對話框中的全部信息。

在“工程管理”菜單的“輸入文件”子菜單項中

點擊選擇“輸入文件”→“輸入控制點文件”，彈出控制點輸入窗口如圖26：

圖26 航片控制點輸入

在該窗口中輸入控制點坐標：點號XYZ。

設(shè)置航空影像立體模型建立所需的影像信息，點擊“輸入文件”→“設(shè)置影像路徑”，設(shè)置航空影像放置目錄。操作如下所述。

對于各單模型建立作業(yè)時，在創(chuàng)建像對之前需要設(shè)置影像放置目錄。在工程目錄下，要求用來建立像對的影像文件必須放在同一個目錄下；然后，通過如下步驟進行影像目錄設(shè)置：

a)選擇“輸入文件”→“設(shè)置影像路徑”，彈出設(shè)置路徑窗口，如圖28：

圖28 航片設(shè)置影像路徑

b)在該窗口中，只能通過單擊“瀏覽”，在彈出的選擇路徑窗口選擇影像放置路徑；

c)點擊“確定”，完成影像目錄設(shè)置，系統(tǒng)會記錄該信息到當前操作的工程目錄的ini文件中。

在“工程管理”菜單子項中，創(chuàng)建新像對。單擊選擇菜單“像對”→“建立新像對”，彈出輸入像對信息對話框如圖29：

圖29 輸入像對對話框

在像對信息對話框中，選擇像片、建立像對，并進行像對有關(guān)的設(shè)置。